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利用大数据提升保险营销能力

  近年来,保险业加速了数字化进程,大数据与保险营销的深度融合,将成为现代化保险营销的重要衡量标准。大数据应用于保险营销,突破了原有营销模式,大幅提升了保险营销能力。

  提升营销渠道效率

  产品层面、风控层面、运营层面,都会影响营销效率。这就需要搭建大数据支撑的信息管理系统,形成更加自动化的信息处理能力,高效率支持营销活动。

  打造强劲的大数据分析能力

  首先,形成数据跟踪。一次营销活动,会产生一系列数据。给客户发一个短信,也会产生相应的数据。对许多这样的数据,进行跟踪。其次,进行自动化快速分析,能够自动支持对不同的时间片段、不同的客户群进行不同力度的快速分析。再次,通过数据采集与分析,对路径、效果、产品、客户群等实现业务流程指标的处理、计算、监测,实时掌握业务的运行情况与问题,并针对性地提出优化方案。

  渠道整合

  通过数据管理平台,汇聚整个险企(甚至行业)的数据,打破数据孤岛,促进险企不同部门的数据流动和增值,进而整合渠道拓展营销能力,多通路触达客户,为客户提供无缝式体验,从而提高一致性和有效性,缩短营销周期,降低运营成本,提升发现新机遇并使利润持续增长的能力,实现优质的营销转化效果。

  数据驱动客户管理

  客户管理目标主要有三项:开发新客户、客户促活、客户留存。利用大数据驱动客户管理,在开发新客户方面,可以帮助险企充分分析市场,找准目标客户,从而达到事半功倍的效果。在客户促活方面,提供有效数据,帮助险企与客户进行更多的互动,通过更多的互动过程能够产生更多的保费收入和利润。在客户留存方面,通过数据分析对客户深入了解,以更具说服力的方式吸引客户,能更好地延长客户与险企的关系,将保险消费者的生命周期尽可能拉长。

  运用数字化营销工具

  对营销目标进行数据分析后,跟进营销策划,包括营销活动模块开发、确定指标和提升指标、对涉及的不同部门进行协调、具体的任务执行、评估优化等。另外,运用数字化营销工具,可以扩大关系网络,快速搜寻销售材料和行业信息,及时把握客户投保或续保机会,提高与客户的沟通效率。

  助力精准营销

  通过大数据分析,能够更精准地进行客户分层,而客户分层的核心是变量:一是人口学的变量,如年龄、性别、教育等;二是消费特征变量。这些基础的变量,都可以通过大数据分析获得。

  制定营销策略

  在分层的基础上,要制定营销策略。所谓精准营销策略,就是依据不同客户群和具体业务目标来制定营销策略。营销策略本身,需要在活动表现数据上面反复迭代、优化之后,才能取得最佳效果并保持时效性。

  提升线上保险业务

  精准营销对线上保险业务尤为重要,险企保费收入很重要的一部分来源于线上保险业务,而精准营销很大程度上决定着这部分收入。精准营销提升线上保险业务很重要一点,就是精准提升客户体验。

  营销建模

  利用大数据预测客户行为(包括客户环境、客户行为、客户状态、兴趣爱好等一系列数据划分的维度),进行行为倾向性营销建模。营销建模的特点是变化很快,一两个月就需要升级一次模型,甚至一个营销活动就需要一个模型。通过开发和利用倾向性预测营销建模,能够对特定客户行为的发生概率进行预测,从而有效锁定期望客户群,并通过商业兴趣定向、关键词定向、相似客户群定向进行精准触达,提高营销服务效能。

  产品与客户的精准连接

  运用大数据技术能够实现保险产品与客户的精准连接,更明确、精细地进行产品诉求分析,实现优化投放,并通过快速、精准的销售渠道,让产品和客户的距离更加贴近,互动更加频繁,营销的效果更加显现。

  掌控客户流失

  客户流失现象,会在数据中实时体现出来并输出流失概率。这有助于营销方精准找到他们,对高流失客户、中流失客户、低流失客户等及时采取一些营销措施,减少客户流失风险,提高成交率。

  推进智能化营销

  智能化营销是以人为中心,以互联网技术为基础,创意为核心、内容为依托、营销为本质目的的消费者个性化营销。这种建立在柔性生产和数据供应链基础上的全新营销模式,将客户纳入整个营销环节,实现体验、场景、感知等客户主观认知与商业利益、险企文化的结合。

  用户画像标签系统

  通过用户画像标签系统(包括图像识别、语音识别、自然语音处理技术等),可以提供精细客户群标签,进行多维度精细分析,深入了解现有及潜在客户的特征和需求,更智能地管理和挖掘现有客户价值,促进二次营销及提升转化,同时快速拓展潜在新客户。并通过数据发掘和维护,以更多的数据和更好的算法持续提高营销精准度,提升营销效果。

  营销模型应用

  营销模型的应用,可以通过大数据支撑存量客户营销、交叉销售等各业务场景,同时通过无数场景化、碎片化、互动式(智能化互动体验有很大的创新空间)的信息传达,让受众将需求和产品自动连接,满足客户无时无刻的动态需求(主要是客户场景触发的实时购买)。再通过保险消费额、消费频次,得到非常有业务价值的客户分类。

  推动险企变革和产品再造

  智能化营销的力量,正在推动险企的变革和产品再造。借助物联网特别是移动社交网络的普及,险企和产品的营销内容正朝着更智能化的网络营销趋势发展。

  提升风险管控效能

  运用大数据技术,可以精准测定核心客户群的风险水平,与业务预期的风险目标水平进行挂钩,准确设定风险边界。从而优化信用管理,有效降低运营成本。

  助力风险边界调整

  随着市场和时间变化,针对一些可以获得更多保费的比较稳定的保险业务,险企可以接受略高一点的风险水平,设一个较高风险的风险边界,以争取更多的市场份额。这需要利用大数据技术显示有保险关系的客户风险表现,对不同的风险客户的额度进行调整,评估风险额度的差异化,动态匹配客户需求,并相应进行产品转化与风险管控转化。

  量化风险

  利用大数据技术进行风险量化(风险数据准备,一些特征变量的筛选,一些量化风险的手段),可以提高利润减少损失。以信用分为核心,确定客户群分析的风险额度框架,对客户风险量化分群,进行调优。对不同的分群,实行风险量化管理,便于发现高风险,及时预警、干预,提前介入挽回损失。

  建立风险管理模型

  建立风险模型能够更好地通畅数据来源(可以有效结合第三方数据及互联网公开数据),更综合、准确、快速地评估风险,特别是综合评估特定客户风险,支持营销业务高效开展。

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作者: 来源:中国保险报 发布时间:2018-02-05 07:34:57
 
 
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